Aprenda Dominando a Interface Categórica

O catplot (gráfico categórico) é a interface geral em nível de figura que oferece acesso a todos os gráficos categóricos que aprendemos até agora (stripplot, boxplot, violinplot, barplot, etc.).

Por que usar o Catplot?

Assim como o displot, o principal diferencial do catplot é a segmentação. É possível dividir facilmente sua análise em vários subgráficos com base em uma variável categórica utilizando row e col.

Parâmetros principais

kind: nome do tipo de gráfico que deseja exibir. O padrão é 'strip', mas pode ser definido como:
'swarm', 'box', 'violin', 'boxen', 'point', 'bar', 'count'.
row / col: variáveis que definem subconjuntos para plotar em diferentes segmentos (subgráficos);
legend_out: se True (padrão), a legenda é exibida fora da área do gráfico para evitar que cubra os dados.

Exemplo ao Vivo

Aqui, criamos um Boxplot para cada período do dia (Lunch/Dinner) automaticamente utilizando col.


              123456789101112131415161718
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load dataset
df = sns.load_dataset('tips')

# Create a grid of boxplots
sns.catplot(
    data=df,
    hue='day',
    x='day',
    y='total_bill',
    col='time',       # Split into 2 columns (Lunch/Dinner)
    kind='box',       # Draw boxplots
    palette='Set3'
)

plt.show()

Tarefa

Swipe to start coding

Visualização da massa corporal dos pinguins em diferentes ilhas e espécies.

Definir o estilo como 'white'. Personalizar a cor de fundo para 'aliceblue' ('axes.facecolor').
Criar um catplot utilizando o conjunto de dados penguins (df):

Mapear 'species' para x e 'body_mass_g' para y.
Colorir os pontos por 'sex' usando hue.
Dividir o gráfico em linhas com base na variável 'island' utilizando row.
Utilizar a paleta 'viridis'.
Definir a transparência dos pontos alpha para 0.6.
Posicionar a legenda dentro do gráfico configurando legend_out=False.

Exibir o gráfico.

Solução

Tudo estava claro?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 1. Capítulo 15

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